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公开(公告)号：CN114787720B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202080086293.3
申请日：2020-12-03
Applicant: 丰达西翁必卡姆公司
IPC: G03H1/08 , G06T9/00 , H04N19/00 , H04N19/597 , G03H1/02
Abstract: 一种用于对数字全息图进行编码的方法，该数字全息图由分别与定义数字全息图的平面中的像素相关联的值表示，包括以下步骤：‑形成(E4)分别与由相邻像素组成的区域相关联的矩阵块(Bi,j)，每个矩阵块(Bi,j)包含根据与所讨论的矩阵块(Bi,j)相关联的区域中的像素的值而确定的元素；‑对每个矩阵块(Bi,j)应用(E6)空间‑频率变换，以便这么针对每个矩阵块(Bi,j)产生分别系数的集合(Ci,j)，该系数分别与所讨论的矩阵块(Bi,j)内的不同二维空间频率相对应；‑构造(E8)多个二维结构(Sp,q)，每个结构包括来自多个系数集合(Ci,j)并且与满足依赖于所讨论的二维结构(Sp,q)的标准的二维空间频率相关联的系数；‑对已构造的二维结构(Sp,q)进行编码。还描述了用于对数字全息图的组进行编码的方法和编码设备。
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公开(公告)号：CN116325740A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202180050577.1
申请日：2021-07-13
Applicant: 丰达西翁必卡姆公司
IPC: H04N19/164
Abstract: 一种数据流，包括指示符(IND)和表示视频或音频内容的数据(Fnn)。一种用于解码该数据流的方法，包括以下步骤：‑解码(E60)所述指示符(IND)，以确定将用于解码所述代表性数据(Fnn)的人工神经网络是否被编码到所述数据流中还是形成人工神经网络的预定集合的一部分；‑借助于人工神经网络对代表性数据(Fnn)进行解码(E70)。如果通过解码指示符(IND)确定人工神经网络形成前述预定集合的一部分，则该方法包括解码(E62)神经网络的标识符(Inn)。还描述了相关联的解码设备和相关联的数据流。
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公开(公告)号：CN115023729A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202080094509.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 丰达西翁必卡姆公司
Inventor： 福泰尼·塔尼娅·波利 , 奥利维尔·温佩 , 贝努瓦·勒·吕代克
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种用于将包括由元素构成的输入亮度分量的输入图像转换成包括由元素构成的输出亮度分量的输出图像的方法，输出亮度分量值与输入亮度分量元素值的相应范围具有不同的范围扩展。方法包括：针对输入图像，计算表示至少两个输入亮度分量元素值的一般变量值；根据所计算的一般变量值，将各个输入亮度分量元素值变换成对应的输出亮度分量元素值；并且使用所确定的输出亮度分量元素值对输入图像进行转换。变换步骤使用被组织到2D查询表(2D LUT)中的一组预定的输出值，2D查询表包括将一组选定的输入亮度分量值和一组选定的一般变量值分别编入索引的两个输入阵列，每个预定的输出值与由编入索引的输入亮度分量值和编入索引的一般变量值构成的一对值匹配，使用至少一个预定的输出值将输入亮度分量元素值变换成输出亮度分量元素值。
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公开(公告)号：CN114787720A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202080086293.3
申请日：2020-12-03
Applicant: 丰达西翁必卡姆公司
IPC: G03H1/08 , G06T9/00 , H04N19/00 , H04N19/597 , G03H1/02
Abstract: 一种用于对数字全息图进行编码的方法，该数字全息图由分别与定义数字全息图的平面中的像素相关联的值表示，包括以下步骤：‑形成(E4)分别与由相邻像素组成的区域相关联的矩阵块(Bi,j)，每个矩阵块(Bi,j)包含根据与所讨论的矩阵块(Bi,j)相关联的区域中的像素的值而确定的元素；‑对每个矩阵块(Bi,j)应用(E6)空间‑频率变换，以便这么针对每个矩阵块(Bi,j)产生分别系数的集合(Ci,j)，该系数分别与所讨论的矩阵块(Bi,j)内的不同二维空间频率相对应；‑构造(E8)多个二维结构(Sp,q)，每个结构包括来自多个系数集合(Ci,j)并且与满足依赖于所讨论的二维结构(Sp,q)的标准的二维空间频率相关联的系数；‑对已构造的二维结构(Sp,q)进行编码。还描述了用于对数字全息图的组进行编码的方法和编码设备。
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公开(公告)号：CN113273190A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201980074041.6
申请日：2019-11-06
Applicant: 丰达西翁必卡姆公司
IPC: H04N19/11 , H04N19/157 , H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/593
Abstract: 本发明涉及一种用于对经编码数据流内的至少一个经编码图像进行解码的方法，所述图像分裂成元素块，所述解码方法包括：从所述流获得表示所谓的预测函数的一条信息，所述预测函数属于预测函数的预定列表，以及使用差分脉码调制从已经处理的相邻元素且使用所述预测函数对一个所述元素块中的至少一个元素进行解码。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114051729B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202080046806.8
申请日：2020-06-24
Applicant: 丰达西翁必卡姆公司
IPC: H04N19/124 , H04N19/186 , H04N19/42
Abstract: 提出了一种用于对视频序列的图像进行编码的方法，该图像包括至少两个分量，包括表示亮度的分量和表示色度的分量，每个分量被分割为块，其中该方法涉及使用BDPCM模式对色度分量的至少一个块进行编码。
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公开(公告)号：CN117882369A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202280043231.3
申请日：2022-06-09
Applicant: 丰达西翁必卡姆公司
Abstract: 数据流部分包括多个数据单元(DU)，该数据单元分别与多个图像相关联并且一起表示多个图像的不同图像。所述数据流部分还包括相对于参考人工神经解码网络的人工神经解码网络的差分编码数据(Δ；Δ’)。用于解码该数据流部分的方法包括以下步骤：通过解码所述差分编码数据(Δ；Δ')而确定人工神经解码网络；以及借助于所确定的人工神经解码网络来解码多个数据单元中的至少一个数据单元(DU)。还描述了另一种解码方法、解码装置、计算机程序和相关的数据流。
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公开(公告)号：CN112804529B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202110068378.5
申请日：2016-06-16
Applicant: 丰达西翁必卡姆公司
Inventor： 皮埃里克·菲力浦
IPC: H04N19/14 , H04N19/12 , H04N19/18 , H04N19/463 , H04N19/61 , H04N19/124 , H04N19/625 , H04N19/176
Abstract: 本发明涉及一种用于对数字图像进行编码的方法，所述图像(Ik)被划分为以所定义的顺序处理的多个像素块，所述方法包括针对具有预定尺寸的当前块执行的如下步骤：根据从多个预定模式当中选择的预测模式从先前处理的至少一个块来预测(T1)当前块的值；通过从当前块的原始值减去所预测的值来计算(T2)残留块(R)；通过将变换应用于所述残留块的像素来得到(T3)变换后的残留块(RT)，所述变换后的残留块包括系数，所述变换属于预定的变换列表；对变换后的残留块进行编码(T9)。
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公开(公告)号：CN116746158A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202180087163.6
申请日：2021-12-17
Applicant: 丰达西翁必卡姆公司
IPC: H04N21/2343
Abstract: 本发明涉及一种用于对视频序列的图像进行编码的方法，包括实施以下步骤：c)获取表示显示装置的结构特性的初始配置(E100)，并且对于被称作输入子序列的视频序列的图像，d1)通过使用定向在第一方向上并包括子采样因子值的第一集合(ENS1)的滤波器，对图像的元素执行第一空间子采样操作(E102)，该子采样因子值的第一集合是根据初始配置确定的，然后将所得图像插入到输出子序列中，以及e)对输出子序列的图像进行编码(E2)。
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公开(公告)号：CN116601954A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202180081925.1
申请日：2021-10-01
Applicant: 丰达西翁必卡姆公司
IPC: H04N19/196
Abstract: 一种用于比特序列的解码方法，包括以下步骤：‑在人工神经网络(29)的输入处应用先前解码的值(V)；‑作为应用先前解码的值的结果，在人工神经网络(29)的输出处产生上下文索引(C)；‑通过将比特序列(Fnn)的一部分应用到熵解码器(30)，获得新的解码值(V)，熵解码器(30)在由产生的上下文索引(C)识别的上下文中参数化。还提供了一种电子解码设备(20)和相关联的计算机程序。
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